機器學習（Machine Learning）是一個人工智能的分支領域，其目的是使計算機系統能夠通過學習和經驗來改進性能，而無需明確的程序指示。

機器學習的基本思想是利用數據和統計模型來使計算機系統自動進行學習和預測。它的核心概念是通過從數據中發現模式和規律，並根據這些模式和規律做出預測或做出決策。

機器學習可以分為監督式學習、無監督式學習和強化學習三大類。

監督式學習 - 是通過將輸入數據和對應的輸出標籤進行配對，使機器學習系統能夠根據已知的輸入和輸出對新的輸入進行預測。常見的監督式學習算法包括回歸和分類。

無監督式學習 - 是在沒有標籤的情況下從數據中尋找模式和結構。它主要用於數據的聚類和降維等任務。

強化學習 - 是一種通過與環境進行交互來學習最優行為策略的方法。它通常用於需要做出一系列決策的問題，如遊戲和機器人控制。

機器學習的應用非常廣泛，涵蓋了許多領域，包括自然語言處理、計算機視覺、推薦系統、金融預測、醫學診斷等。通過不斷的學習和優化，機器學習系統可以自動改進其性能，並在處理複雜問題時提供有價值的洞察和預測。